データ分析の進め方 及び 節約 AI・機械学習導入の指南

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デー分析の進め方及びAI・機械学習導入の指南~データ収集・前処理・分析・評価結果の実務レベル対応~発刊:2020年7月8日定価:71,500円体裁:B5判 390ページISBN:978-4-86502-191-2★顧客や自社の目的から逆算し、AI(人工知能)をはじめとする「技術や手段」を正しく扱うために・・・。 ⇒データサイエンスによるサービス開発の手順を整理し、どのようなステップで臨むべきかを考察。課題設定に応じたモデル選択のポイント、これからの時代重宝されるであろう人材やスキル、等★質の高いデータを効率的に取得するための手順と考え方 ⇒センサ選定・設置条件、データ収集の進め方。データの過不足や取得コスト、解析コストを抑える方法とは?★【プロジェクト成否の鍵を握る!】データ前処理の実践的テクニックを解説 ⇒データの種類に応じた特徴量生成方法、水増し・転移学習の方法、欠損値が生じた際の考え方とその補完・除去・置換方法、前処置にどの手法を用いるべきか?その見極め方、リーケージ(余計なデータの混入)の対策、処理に便利なツール一覧など...現在活躍中のデータサイエンティストが解説!★どの指標を使って機械学習モデルを評価するべきか?近年注目の説明できるAI(XAI)とは? ⇒汎化性能向上のための対策、再現率と適合率の両立、クロスバリデーション、精度、再現率、F値、ROC曲線等★データ分析の進め方や導入例を、分野別で解説! ⇒現場のエンジニアなら共感必須のお困りごとやその対応等、実際に役立つテクニックを随所で言及!★多くの企業がAI・機械学習導入で失敗する要因は?成功するプロジェクトの共通点とは? ⇒プロジェクトマネジメントの観点から、(企画/PoC/開発/運用)の各段階において対応すべき要点を解説★AI導入に伴う組織の整備、開発物の運用稼働ノウハウ、事業収益性の評価をどうするべきか? ⇒AIサービス開発の立場から、ビジネス化に発生した具体的な現場課題と共にAIを活用できる企業づくりを解説※購入時期:2020年9月

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